Искусственный интеллект в поисковом маркетинге: не все так просто
Сейчас, когда любой желающий может использовать ИИ для генерации ключевых слов и запуска рекламных кампаний за считанные минуты, может показаться, что основная работа уже сделана. Однако для создания структурированной и масштабируемой производительности необходимо глубокое понимание того, как работает поиск.
Техники, такие как n-граммы, расстояние Левенштейна и сходство Жаккара, предоставляют поисковым маркетологам возможность интерпретировать неструктурированные данные о поисковых запросах, учитывать контекст клиента и строить надежные структуры, которые ИИ самостоятельно создать не сможет.
Что такое n-граммы и как они помогают в PPC и SEO
N-граммы представляют собой последовательности из «n» слов, которые составляют ключевое слово. Например, в термине «частный сиделка рядом» мы имеем:
- 3 униграммы (одно слово): «частный», «сиделка», «рядом»
- 2 биграммы (два последовательных слова): «частный сиделка» и «сиделка рядом»
- 1 триграмма (три последовательных слова): «частный сиделка рядом»
N-граммы полезны для упрощения списков ключевых слов. Например, я недавно переработал несколько кампаний с более чем 100 000 поисковых запросов, сократив их до:
- ~6 000 униграмм
- ~23 000 биграмм
- ~27 000 триграмм
С помощью таких меньших наборов данных можно выявить, что все ключевые слова, содержащие униграмму «бесплатно», показывают плохие результаты, и исключить «бесплатно» как широкое соответствие. В то же время, если «рядом» показывает отличные результаты, это может побудить вас поэкспериментировать с локальными вариантами и целевыми страницами.
Как использовать расстояние Левенштейна для улучшения качества ключевых слов
Расстояние Левенштейна измеряет минимальное количество изменений (вставок, удалений или замен), необходимых для преобразования одной строки в другую. Например, расстояние между «кот» и «коты» равно 1, так как нужно только добавить «ы». Это полезно для выявления опечаток брендов и конкурентов в ваших поисковых запросах.
Вы можете применять это же правило к релевантности ключевых слов. Если расстояние между ключевым словом и соответствующими ему запросами слишком велико (например, 10 и более), такие термины, вероятно, имеют мало общего с ключевым словом и требуют проверки.
Сравнение с помощью сходства Жаккара
Сходство Жаккара позволяет понять степень пересечения между двумя наборами n-грамм. Это простая формула: количество общих униграмм между двумя наборами делится на общее количество уникальных униграмм в обоих наборах. Например, для «плотник в Нью-Йорке» и «Нью-Йорк плотник» сходство будет равно 1, так как все три униграммы присутствуют в обоих наборах.
Эта техника полезна для дублирования схожих ключевых слов, но не учитывает смысл. Например, «Нью-Йорк» и «NYC» должны рассматриваться как эквиваленты, хотя расчет Жаккара считает их различными.
Практическое применение для бизнеса и маркетологов
Для бизнеса и маркетологов использование этих семантических техник может значительно улучшить структуру рекламных кампаний. Применяя n-граммы, расстояние Левенштейна и сходство Жаккара, вы сможете создать более эффективные и целенаправленные рекламные группы, что приведет к снижению расходов и увеличению конверсий.
Эти методы помогают изолировать темы, требующие особого внимания, и строить продвинутые структуры платного поиска, основанные на высокоэффективных n-граммах, что в свою очередь позволяет генерировать более высокий ROI.
Экспертное мнение
По нашему мнению, несмотря на то, что ИИ может помочь в начальной обработке данных, полагаться на него полностью не стоит. Важно использовать продвинутые семантические техники для проверки и уточнения данных, чтобы избежать ситуации «мусор на выходе». Это позволит вам оставаться на правильном пути и достигать поставленных целей.
Вывод
Использование продвинутых семантических техник в PPC и SEO остается актуальным и необходимым для достижения высоких результатов. Эти методы помогают создавать структурированные и эффективные рекламные кампании, которые соответствуют потребностям бизнеса.
Источник: https://searchengineland.com/feed
